AI 改变医疗保健的 11 种真正方式
从早期诊断和定制治疗到精确手术和远程监控，医疗保健领域的 AI 正在开辟改善患者治疗效果和挽救更多生命的开创性方法。
由于人工智能 （AI） 的进步，医疗保健将变得比以往任何时候都更加个性化和有效。在最近的一份报告中，世界卫生组织概述了人工智能在全球健康领域的变革潜力，列举了它将改变药物开发、管理、诊断、治疗和患者护理的多种方式。世卫组织表示，如果管理和实施得当，人工智能不仅会改善所有人获得更高质量服务的机会，还可以在此过程中解决劳动力短缺问题并降低卫生系统成本。
因此，在不久的将来，我们可以期待看到为每位患者量身定制的治疗计划，以确定最成功的干预措施，同时考虑到从遗传学和病史到生活方式选择的所有内容。由于 AI 能够挖掘大量数据，医疗专业人员将获得准确检测、诊断和开发针对重大健康问题和疾病的定制治疗方法所需的见解，从而挽救更多生命。在诊所，他们将获得实时支持以改善决策。在外科手术中，智能机器人系统（如F.MED 的显微手术机器人）将协助复杂的手术并执行微创技术，从而获得更好的结果和更快的恢复时间。通过 AI 驱动的远程监控，患者将在自己舒适的家中接受持续的护理和治疗。通过简化流程和减轻管理负担，AI 将使医疗保健专业人员能够专注于真正重要的事情 - 患者护理。
在这个 AI 驱动的新世界中，医疗保健系统将变得更加主动，并提供以患者为中心的体验，从而覆盖更多人。医学突破将更快实现，治疗和疗法将显着改善患者的预后。而且，通过个性化的洞察和健康管理工具，更多的人将能够过上更健康的生活。考虑到所有这些，以下是医疗保健行业中的 AI 已经在全球范围内产生影响的一些显著方式：
AI 如何用于医疗保健？
研发：AI 正在改变产品和药物发现。计算机化合物筛选通过基础化学模型加速开发过程，这些模型可以按结构和功能映射数百万种化合物——它的工作原理类似于生成式 AI 内容工具，但它不是文字，而是预测分子结构的下一部分。深度学习算法还通过分析化合物的大型数据集来确定不同药物如何与特定蛋白质或分子相互作用，从而协助虚拟筛选。从这里，科学家可以专注于最有前途的候选药物。此外，生成模型与详细的数据分析相结合，可以帮助识别可能适合用于其他新治疗应用的现有药物。
临床试验： 事实证明，AI 在优化临床试验方面前景广阔，有助于更快地确定最合适和最符合条件的参与者，并预测试验结果，从而减少临床研究的时间和成本。生物标志物有助于聚集多样化和有代表性的人群，而由自然语言生成提供支持的数字医学写作助手可以简化监管申报和报告，并快速分析大量数据集，发现关键见解和模式以加快决策速度。通过提高整个临床开发流程的效率，制药公司可以通过简化临床试验流程和自动起草试验文件将成本降低 50%;临床试验速度加快 12 个月以上;以及净现值至少增加 20%。
制造业： 葛兰素史克和赛诺菲等制药公司已经采用人工智能来提高药物生产的效率和可靠性。AI 模型支持预测性维护，这使它们能够在设备中断制造之前修复和更换设备，并优化库存管理以避免浪费。通过使用 AI 和机器学习工具分析其生产现场的质量控制问题（也称为偏差），并自动执行微小偏差的审查流程，Sanofi 将关闭时间缩短了 60%，从而缩短了周期时间，并提高了整个供应链的质量和可靠性。
安全和质量法规： AI 通过自动执行合规性检查和报告等任务来提高医疗保健和制药行业的安全和质量，并通过生成所有必需的文档、跟踪更改和验证数据来简化监管提交流程。在药品制造环境中，AI 可以检测生产数据中的异常情况，以快速解决潜在问题并降低不合规风险。为了实现持续的药物安全性，AI 被用于分析临床数据，主动识别潜在的不良反应和安全风险，并持续监控来自医疗保健提供者和患者的信息。
商业化： 麦肯锡估计，人工智能通过加快识别可能新药的化合物的过程，加快其开发和批准，并改进其营销方式，每年可以为制药和医疗产品行业创造 600 亿至 1100 亿美元的经济价值。特别是，营销人员可以使用 AI 的高级搜索和数据分析功能，从客户研究、医生信息以及政策变化、法律发展和处方集注意事项的更新中提取更深入的见解。有了所有这些信息，他们可以更好地了解他们所针对的市场并微调他们的活动策略。
咨询： 现在，在去看医疗专业人员之前，患者可能会与 AI 虚拟助手互动，该助手会收集他们的医疗记录、评估症状并根据他们的病情对他们进行分类。从这里开始，医生可以从更有针对性的咨询中受益，并以有价值的见解为后盾，以帮助诊断和治疗。他们还可以利用自然语言处理 （NLP） 工具，通过转录和总结所有临床参与来减轻管理负担并节省宝贵的时间。
诊断： 通过训练 AI 算法来分析医学图像并检测症状和其他因素的模式，可以更好地识别癌性病变和肿瘤等疾病，并更早、更准确地检测疾病。例如，美国癌症协会报告说，许多乳房 X 光检查会产生假阳性，导致二分之一的健康女性被误导患有癌症。然而，它发现 AI 可以以 30 倍的速度审查和解释乳房 X 光照片，准确率达到 99%，从而显着减少不必要的活检次数。
医疗决策： AI 通过整合和提取各种数据（包括医疗记录、实验室结果和成像数据）并获取见解，帮助医疗专业人员诊断医疗状况、制定最有效的治疗计划并更好地预测患者的治疗效果。事实证明，机器学习模型在帮助检测败血症、脑膜炎和心脏病等严重疾病方面特别有价值，这些疾病在初次咨询中可能会被忽视。AI 还通过汇集来自电子健康记录、实验室结果、可穿戴设备等的数据，帮助构建整体 360 度患者视图，有时称为患者 360 度记录。
治疗： 仅在英国，每天就有超过 14,000 张病床被身体状况足以出院的患者占用。繁忙的医院和床位短缺对患者安全有重大影响。AI 通过预测患者入院率、识别季节性高峰以及优化从人员配备和资源分配到床位管理的所有内容来提供帮助。NLP 工具可在很短的时间内生成出院小结，减轻医护人员的负担并加快整个出院流程。AI 还有助于改善医院不同部门之间的沟通，这对于在涉及多名专家的复杂病例中有效协调护理至关重要。
随访： AI 正在通过有效的远程监控和个性化的患者体验来改变患者随访护理。AI 现在能够做一些事情，例如发送个性化的随访信息和药物提醒以降低再入院率，以及标记异常以帮助及时干预。个性化糖尿病管理工具等开发有助于跟踪患者并确保他们遵守治疗计划，并根据实时患者数据提出建议。
健康评估/自我监测： 消费类可穿戴设备和医疗设备的兴起，加上 AI 技术的增强，正在彻底改变包括心脏病在内的慢性病管理。通过更好的监测，医疗保健专业人员可以密切关注患者的症状，并在更容易治疗时及早发现可能危及生命的发作。智能手表现在包括心率监测等功能，并使用 AI 算法分析心律，帮助用户检测心房颤动等异常情况。
达索系统和 AI 在医疗保健领域的未来
就像在我们的日常生活中一样大多数行业，AI 将成为全球医疗保健系统不可或缺的一部分。超过 70% 的医疗保健组织已经在测试和实施 AI 功能，以改善患者体验并简化运营。许多人预计 AI 与其他技术进步相结合，将彻底重塑行业，推动向高效、个性化和主动护理的新时代转变。
在许多方面，这一愿景与达索系统自身的使命一致，即推动生命科学和医疗保健领域的创新和效率 –未来，患者将成为消费者，掌控自己的医疗保健，以及虚拟孪生体验成为可持续创新和高效医疗保健系统的催化剂的行业.
通过其虚拟孪生功能和强大的 AI 工具，达索系统致力于为医疗保健组织、制药公司和消费者提供新的数据驱动方式来可视化、预测和管理对治疗和干预的反应。这种方法涉及创建患者的动态、高度详细的数字副本（虚拟双胞胎），同时考虑患者的个体解剖学、遗传学和现实世界的医疗数据。在临床试验中，虚拟孪生将取代传统的安慰剂组，使用合成患者数据来加快研究速度并扩大创新疗法的可及性。在扩大精准医疗生产方面，虚拟孪生和 AI 将使高效制造新的生物制剂并在全球范围内交付成为可能。
“试想一下......如果你能够理解、表示、测试和预测看不见的东西——从药物影响疾病的方式到手术干预的结果，”我们的生命科学和医疗保健副总裁 Claire Biot 在今年早些时候介绍了达索系统的行业愿景时说。“这确实是我们正在努力实现的目标，我们希望将虚拟孪生定位为提出卓越医疗实践和基于价值的护理平台的一种方式。”
